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2 articles, page 1 sur 1, triés par date de publication.

Filtres actifs
TDAH×Cognition globale×Jeune adulte×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales1
TDAH2
Profils et populations d’intérêt1
Population générale1
Fonctions et dimensions cliniques5
Cognition globale2Attention1Autonomie communautaire1Fonctionnement adaptatif1Relations interpersonnelles adaptatives1
Conditions associées et santé globale2
Anxiété1Dépression1
Population et étape de vie4
Jeune adulte2Adolescence1Adulte1Enfance1
Contextes de vie et facteurs environnementaux2
Emploi1Soins primaires1
Évaluation, intervention et accompagnement1
Évaluation fonctionnelle1
Type et statut de la publication3
Cohorte longitudinale1Étude transversale1Résumé uniquement1
Limites méthodologiques repérées1
Limites non déterminées2
Fiabilité source
Source tier 12
Résumé
Avec résumé2
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
TDAHSource tier 1

La connectivité fonctionnelle de la substance blanche prédit de manière unique l'âge cérébral, la cognition et la psychopathologie au-delà de la connectivité de la substance grise.White-matter functional connectivity uniquely predicts brain age, cognition, and psychopathology beyond gray-matter connectivity.

TDAHPopulation généraleCognition globaleAttentionEnfance
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude examine si la connectivité fonctionnelle (FC) impliquant la substance blanche (SB) apporte des informations uniques au-delà des réseaux de substance grise (SG) pour prédire l'âge cérébral, la cognition et la psychopathologie. À partir de quatre cohortes développementales indépendantes (enfance à jeune adulte, n total = 2 370), les auteurs montren...

TDAHSource tier 1

Prédiction du résultat fonctionnel chez les jeunes adultes présentant des symptômes de santé mentale à l'aide de l'apprentissage automatique et des grands modèles de langage : étude observationnelle longitudinaleFunctional Outcome Prediction in Young Adults With Mental Health Symptoms Using Machine Learning and Large Language Models: Longitudinal Observational Study.

TDAHFonctionnement adaptatifCognition globaleRelations interpersonnelles adaptativesAutonomie communautaire
LimitéeRobustesse méthodologiquePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cette étude longitudinale a utilisé des données cliniques et d'IRM structurelle pour prédire le fonctionnement global (GAF) à 2 ans chez 357 jeunes adultes (18-35 ans) en demande d'aide, présentant des symptômes affectifs, anxieux ou de TDAH. Un SVM avec caractéristiques cliniques a obtenu une précision équilibrée de 69,2 %, améliorée à 76,6 % avec un arbre...